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System Properties Comparison AnzoGraph DB vs. Google Cloud Datastore vs. Kinetica vs. searchxml vs. TimescaleDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | AnzoGraph DB Xexclude from comparison | Google Cloud Datastore Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | searchxml Xexclude from comparison | TimescaleDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization | Automatically scaling NoSQL Database as a Service (DBaaS) on the Google Cloud Platform | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Graph DBMS RDF store | Document store | Relational DBMS | Native XML DBMS Search engine | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | cambridgesemantics.com/anzograph | cloud.google.com/datastore | www.kinetica.com | www.searchxml.net/category/products | www.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm | cloud.google.com/datastore/docs | docs.kinetica.com | www.searchxml.net/support/handouts | docs.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Cambridge Semantics | Kinetica | informationpartners gmbh | Timescale | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2018 | 2008 | 2012 | 2015 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.3, January 2021 | 7.1, August 2021 | 1.0 | 2.15.0, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License  Commercial or Open Source | commercial free trial version available | commercial | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C, C++ | C++ | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | hosted | Linux | Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | Schema-free and OWL/RDFS-schema support | schema-free | yes | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes, details here | yes | yes | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview. | SQL-like query language (GQL) | SQL-like DML and DDL statements | no | yes full PostgreSQL SQL syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Apache Mule gRPC JDBC Kafka OData access for BI tools OpenCypher RESTful HTTP API SPARQL | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC RESTful HTTP API | RESTful HTTP API WebDAV XQuery XSLT | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C++ Java Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | C++ most other programming languages supported via APIs | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions and aggregates | using Google App Engine | user defined functions | yes on the application server | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | Callbacks using the Google Apps Engine | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Automatic sharding | Sharding | Sharding | none | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication in MPP-Cluster | Multi-source replication using Paxos | Source-replica replication | yes sychronisation to multiple collections | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Kerberos/HDFS data loading | yes using Google Cloud Dataflow | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency in MPP-Cluster | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no not needed in graphs | yes via ReferenceProperties or Ancestor paths | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | no | multiple readers, single writer | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | yes GPU vRAM or System RAM | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users and roles on table level | Domain, group and role-based access control at the document level and for application services | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| AnzoGraph DB | Google Cloud Datastore | Kinetica | searchxml | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | AnzoGraph review: A graph database for deep analytics Cambridge Semantics Fits AnzoGraph DB with More Speed, Free Access AnzoGraph: A W3C Standards-Based Graph Database | by Jo Stichbury Back to the future: Does graph database success hang on query language? Comparing Graph Databases II. Part 2: ArangoDB, OrientDB, and… | by Sam Bell provided by Google News | Best cloud storage of 2024 Google Cloud Stops Exit Fees BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace Google Cloud is NOT magicking away data egress fees Why Google is waiving egress fees for disgruntled customers ditching GCP provided by Google News | Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search provided by Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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